基于Google Earth的1920年海原8.5级大地震地质灾害研究*

李为乐，黄润秋，裴向军，张晓超,张远明

(1.成都理工大学 地质灾害防治与地质环境保护国家重点实验室, 四川 成都 610059;2.四川省华地建设工程有限责任公司，四川 成都 610081)



基于GoogleEarth的1920年海原8.5级大地震地质灾害研究*

李为乐1，黄润秋1，裴向军1，张晓超1,张远明2

(1.成都理工大学 地质灾害防治与地质环境保护国家重点实验室, 四川 成都 610059;2.四川省华地建设工程有限责任公司，四川 成都 610081)

摘要:详细精确的滑坡编目是地震滑坡灾害评价的前提和基础。利用Google Earth 提供的多源高精度卫星影像对1920年海原8.5级地震触发的黄土滑坡进行了详细解译，共解译得到1 000处滑坡，并利用多边形圈出了滑源区和堆积区。海原地震滑坡主要集中分布于西吉县西南部和海原县东南部。统计分析表明，地震触发的滑坡灾害主要受高程、坡高、坡度、坡向等地形地貌参数的控制，大量低角度高速远程滑坡主要是由于黄土液化的作用。

关键词:海原地震；黄土滑坡；分布规律；Google Earth；黄土液化

详细准确的滑坡编目是地震滑坡灾害评价的前提和基础，一个理想的地震滑坡编目图应该覆盖整个地震区域，并且滑坡应该用多边形的形式准确圈定出滑坡的位置和形状[1]。对地震滑坡较详细的编目始于1960年代，主要是利用航拍解译和野外实地调查的方法，效率低下，并且很难覆盖整个地震影响范围[2-5]。近年来随着遥感和GIS技术的飞速发展，高精度卫星遥感影像不断被应用到地震滑坡的精细解译中，许多详细、准确的地震滑坡编目图被制作出来[6-11]。但高精度卫星遥感影像较长的获取周期和较小的单景覆盖面积，导致短时间覆盖整个地震影响区非常困难。GoogleEarth作为一种免费的遥感、GIS三维平台，为地震滑坡，尤其是历史地震滑坡的研究提供了新工具。2008年5月20日GoogleEarth及时在线提供了拍摄于汶川地震后第3d(5月15日)的汶川地震重灾区北川附近的FORMOSAT-2卫星影像，为抗震救灾和唐家山堰塞湖的发现提供了帮助。Sato等[12]利用这些免费影像对北川周边的地震滑坡进行了解译，解译了257处大型滑坡。

1920年12月16日海原8.5级大地震是我国有史以来震级最大、死亡人数最多的地震之一，强震持续了大约10min，超过23万人在地震中丧生，其中约10万人的死亡是由于地震触发的黄土滑坡直接导致的[13-14]。翁文灏、谢家荣等在震后第二年对海原地震的灾情进行了考察，并对地震滑坡和堰塞湖进行了简单描述[15]。Close等[16]对海原地震滑坡拍摄大量照片并进行了相应的描述。但对海原地震滑坡开始较为深入的研究是在地震发生60多年后。白铭学等[17]对1920年海原大地震引发的固原县石碑源黄土层的低角度滑移进行了研究，认为是黄土液化导致滑坡发生。Zhang等[13]对海原地震滑坡进行了调查研究，指出海原地震滑坡存在三个集中分布区，总面积约4 000km2，并总结出海原地震滑坡具有含水量低、坡度缓、滑动速度快等特点。张振中[18]通过对海原地震滑坡的研究，依据地貌形态和地质条件将地震诱发的黄土滑坡分为震陷崩塌滑坡、黄土液化型滑坡和剪切变形滑坡。而陈永明等[19]则将黄土地震滑坡分为黄土内部滑坡、黄土-基岩层面滑坡和黄土-基岩混合滑坡。王家鼎等[20]认为地震诱发高速黄土滑坡的机理是黄土体解体、斜抛和粉尘化效应。王兰民等[21]用土动力学方法探讨了黄土层的液化机理。2003年宁夏地矿厅地质环境监测总站对海原地震黄土滑坡集中分布的西吉县开展了滑坡调查，并对对滑坡灾害危险程度作了评价[15]。袁丽霞[15，22]对西吉县境内的滑坡进行了详细研究，认为在西吉县境内分布的大量滑坡是受该区域特殊的地形地貌、区域地质构造、应力关系、土质特征、震前宏观水异常等特征控制。Zhang等[23]通过大量环剪试验(ringsheartests)认为地震过程中黄土的抗剪强度剧烈降低是由于孔隙水压力陡增的缘故。

尽管近年来对海原地震触发的黄土滑坡开展了大量的研究，但主要还是针对个别典型滑坡或典型区域(如西吉县)滑坡的研究，对整个地震区范围内滑坡的综合研究较少。本文利用GoogleEarth提供的高精度遥感数据，对整个海原地震Ⅸ度区的滑坡进行了详细解译，建立滑坡数据库，并对其分布规律与地震、地质构造和地形地貌参数进行了统计分析。

1研究区地形地质条件

据前人调查研究[13-14]，海原地震滑坡主要有三个集中分布区，即Ⅺ、Ⅻ烈度区位于海原县东南区域，Ⅸ、Ⅹ烈度区位于西吉县西南区域和Ⅷ烈度区位于通渭县附近(图1)。但在通渭县附近，1718年发生了7.5级强震，所以很难确定通渭县附近集中区的滑坡是由海原地震触发还是1718年的地震触发。所以本研究将海原地震Ⅸ度烈度区作为研究区，研究区面积23.5×103km2(图1)。

图1　研究区位置图 (改自文献[24])

研究区中部为六盘山山脉，出露上新统基岩，海拔高程2 000～3 000m。山脉周围属于黄土丘陵地貌，海拔高程1 200～2 000m。研究区属于温带大陆性季风气候，年平均气温5～7 ℃，该区较干旱，年平均降雨量200～500mm，总的趋势是从东南向西北递减。研究区属中国著名的强震发生区——六盘山地震区，据统计，截至1976年，该区共记载到6级以上的破坏性地震51次，其中7级以上的强震22次，8级及大于8级的特大地震6次[15]。

1920年海原地震地表破裂带全长237km。以南华山东端为界，地表破裂带可分为两段，西段总体走向NWW,东段走 向为NW向，两段总体走向之间的夹角为30°左右。发震断裂为左旋平移断裂，该地震中其最大水平位移约10m，最大垂直位移为7.6m[15]。

2滑坡解译

2.1遥感数据源和解译方法

GoogleEarth影像在研究区的覆盖情况较好，大部分区域有Quickbird(0.6m)、Worldview-2(0.5m)和Geoeye-1(0.5m)等高精度影像，只有少部分区域为Spot-5(5m)影像(图2)。滑坡解译直接在GoogleEarth软件三维视图下进行，采用添加多边形的方式直接进行滑坡的解译。由于研究区面积较大，为了避免遗漏和重复解译，全区被划分为34小块，逐一对每小块进行解译，如图2所示。

图2　研究区Google Earth影像及地震烈度

为了后期滑坡分布规律统计的准确性，将滑坡滑源区和堆积区分别用不同的多边形表示，并赋予相同的滑坡编号。所有解译的滑坡多边形都放在同一个文件夹下，解译完成后将该文件夹存为KLM格式文件，再由GlobalMapper软件转换为Shapefile文件。

2.2解译标志

区别于其他植被覆盖较茂密的区域，黄土高原地区植被稀少，地表光秃，通过以下影像特征可以较容易识别出滑坡。

(1) 圈椅状滑坡后壁

滑坡后壁是滑坡解译最直接的解译标志。海原地震滑坡发生已有90多年，虽然经历了长期的水土侵蚀和人工改造，但由于海原地震触发的滑坡后壁都很高陡，其圈椅状特征仍然非常明显，在影像上呈弧状深色调，尤其在GoogleEarth三维视图下，较容易识别出滑坡(图3)。圈椅状滑坡后壁是本次遥感解译中最主要的解译标志。

(a)圈椅状滑坡后壁影像特征 (b)圈椅状滑坡后壁野外照片图3　典型圈椅状滑坡后壁解译标志

(2) 影像纹理

黄土斜坡在遥感影像上一般呈现与等高线平行的连续条状纹理，滑坡位置条状纹理会突然错位或者中止(图4)，是识别黄土滑坡的重要标志。

(a)滑坡纹理解译标志影像特征 (b)滑坡纹理解译标志野外照片图4　典型滑坡

(3) 堰塞湖

大量规模较大的海原地震滑坡堵断河流形成堰塞湖，共有43处保留至今，主要集中分布在西吉县境内。在影像上堰塞湖呈深色调，容易识别，可以作为地震滑坡的辅助解译标志(图5)。

图5　党家岔附近遥感解译三维视图

2.3解译结果

利用上述解译标志，我们前期在研究区共解译滑坡805处。2012年7-8月对其中473处滑坡进行了野外验证，这473处全部被证明为滑坡。在野外调查的基础上，我们进行了第二次补充解译，最终确定滑坡为1 000处，如图6所示。滑坡总面积102.6 ×106m2，其中滑源区总面积45.2×106m2，堆积区总面积57.4 ×106m2。最小滑坡面积755m2，最大滑坡面积2.3×106m2，平均面积102.5×103m2(图7)。

图6　研究区滑坡分布图

图7　滑坡面积分布频率图

从图6可以看出，地震滑坡主要集中分布于两个区，海原县东南部和西吉县西南部，其中后者分布滑坡最多，约有600处滑坡分布在该区域。此外，绝大多数滑坡都分布在发震断裂的西南侧，仅有14处滑坡分布在东北侧。

需要说明的是，由于海原地震距离现在已经有90年，大量地震触发的中小型滑坡由于后期自然和人为改造已经无法通过遥感解译辨别出来，因此海原地震触发的滑坡应该要远远多于1 000处，本研究解译的 1000处滑坡是规模较大或后期改造较小，滑坡形态保持较好的滑坡。

2.4党家岔滑坡和地震堰塞湖

位于西吉县城大约30km的党家岔滑坡 (35°50′3″N, 105°27′38″E)是海原地震触发的大规模、低角度、高速、远程灾难性滑坡的最典型代表。该滑坡为黄土滑坡，滑体由同一山脊的两部分组成，如图8所示。滑坡先沿着沟谷快速运移了约2km，直至沟口主河，再顺主河向下游运动了约1.1km。滑坡坝堵塞主河，形成了一个长约5km，宽约400m的堰塞湖，是海原地震触发堰塞湖中保留至今规模最大的，滑坡体积约1 500万m3。该滑坡滑源区原始坡度约20°，前后高差仅约170m，却总共运动了约3 100m，其视摩擦角仅0.05，表现出了非常大的运动性。ZhangDX等[23]通过现场调查和大量环剪试验认为主要是由于地震过程中黄土液化和孔隙水压力导致该滑坡具有大的运动性。

(a)Google Earth影像 (b)野外照片图8　党家岔滑坡和堰塞湖

3地震滑坡分布规律

地震滑坡的分布主要受到地震参数、地质构造背景和地形地貌等因素的影响和控制。本文拟从震中距离、地震烈度、发震断层距离、高程、坡高、坡度和坡向等参数来分析海原地震滑坡的分布规律。统计分析利用ARCGIS9.3的Spatialanalysis功能完成，分别将滑坡滑源区多边形与对应参数进行叠加，统计滑源区面积在各参数内的百分比。

3.1震中距离与地震滑坡分布

不同的研究人员确定的海原地震的震中位置差别较大，本文以兰州地震研究所确定的海原县干盐池(36°39″N，105°17″E)为震中位置(见图6)。利用ARCGIS9.3软件，以5km为间隔统计地震滑坡的分布情况，结果如图9所示。地震滑坡距离震中最大距离约140km。与大部分地震滑坡不一样，海原地震滑坡并不是距离震中越近滑坡就越多，大部分(67%)的滑坡分布于距离震中80～100km范围，这说明海原地震滑坡主要不受震中距离控制。

图9　震中距离与地震滑坡分布关系图

3.2地震烈度与地震滑坡分布

海原地震震中位置地震烈度达到Ⅻ度，本研究解译滑坡分布范围为Ⅸ～Ⅻ度范围。统计分析发现，滑坡分布密度随地震烈度递减，47.4%的滑坡位于Ⅸ度区，35.0%的滑坡位于Ⅹ度区，10.3%的滑坡位于Ⅺ度区，而Ⅻ度区内滑坡最少，占总滑坡的7.3%(图10)。可见Ⅸ、Ⅹ度区内的滑坡要远远多于Ⅺ和Ⅻ度区，而且Ⅺ和Ⅻ度区内滑坡总体上较小，这可能主要由于Ⅺ和Ⅻ度区主要为六盘山脉(见图6)，黄土厚度较小或为基岩出露[13]。

图10　地震烈度与地震滑坡分布关系图

3.3断层距离与地震滑坡分布

发震断层矢量化于1:50万地质图，并根据遥感影像特征进行了局部修改，如图6所示。以5km为间隔对地震滑坡与发震断裂的关系进行统计，结果如图11所示。地震滑坡具有两个集中分布区，即0～5km(22.0%)和40～70km(66.8%) 范围，分布对应海原县和西吉县集中分布区，其中40～70km范围内地震滑坡最多。两集中分布区之间为六盘山脉，可见地震滑坡还主要受到地层岩性和地形地貌等因素的影响。

图11　断层距离与地震滑坡分布关系图

3.4高程与地震滑坡分布

高程数据来源于ASTERG-DEM，ASTERG-DEM单元格大小为30m，高程标准差为7～14m。整个研究区高程范围为1 245～2 992m，而地震滑坡的滑源区分布范围为1 407～2 423m，且集中分布于1 800～2 200m高程范围(90.3%)，见图12。

图12　高程与地震滑坡分布关系图

3.5斜坡高度与地震滑坡分布

斜坡高度由ASTERG-DEM数据利用ArcGIS软件计算得来，即斜坡坡底至坡顶的高程差。整个研究区斜坡高度范围为0～496m，而地震滑坡滑源区斜坡高度范围为0～224m，且集中分布于15～100m坡高范围(74.0%)，见图13。

图13　斜坡高度与地震滑坡分布关系图

3.6坡度与地震滑坡分布

斜坡坡度也由ASTERG-DEM数据利用ArcGIS软件计算得来。整个研究区地形坡度都较小，91.6%的范围斜坡坡度都小于20°，而地震滑坡滑源区的坡度范围为0°～41°，且集中分布于5°～20°坡高范围(87.9%)，见图14。

图14　坡度与地震滑坡分布关系图

3.7坡向与地震滑坡滑向分布关系

整个斜坡坡向由ASTERG-DEM数据计算得来，整个研究区斜坡坡向分布比较均匀，而地震滑坡滑向是ArcGIS软件里逐个量取得来，二者分布关系见图15。可见地震滑坡的优势滑向为40°～80°和260°～330°。结合滑坡的整体分布位置，即大部分滑坡分布于震中东南方向和发震断裂的西南方向(图15)，则地震滑坡的滑向主要是朝向震中和发震断裂方向，这正好与汶川地震触发滑坡的规律相反[25-26]。

图15　滑坡方向玫瑰花图(灰色为整个研究区斜坡坡向，黑色为滑坡滑向)

4讨论

上述滑坡分布统计分析结果表明，海原地震滑坡的空间分布主要受高程、坡高、坡度、坡向等地形地貌因素的控制，而与距震中距离、距发震断层距离、地震烈度等地震本身因素相关性较小。海原地震滑坡的空间分布规律与汶川地震滑坡相差较大，汶川地震滑坡主要受发震断层的控制[25,27-29]，可能主要是由于两地震发震断裂性质和触发滑坡类型不同的缘故。汶川地震发震断层为逆冲走滑型，而海原地震发震断裂主要为左旋走滑型。汶川地震滑坡主要为岩质滑坡，而海原地震触发滑坡主要为黄土滑坡。陈永明等[30]认为黄土厚度对黄土地震滑坡有重要影响，滑坡厚度越大，黄土滑坡的规模也就越大，西吉县境内滑坡的集中分布，也可能是由于该处黄土厚度较其它地方厚的缘故。

前述研究表明，海原地震滑坡普遍发生在坡度较缓的斜坡上且运动距离较远。许多研究人员都试图对其机制进行解释。袁丽霞[22]对西吉县境内的滑坡进行了调查和室内试验研究，认为由于非饱和黄土中大量孔隙的存在，地震中地下水位迅速上升，导致孔隙水压力陡增，在地震作用下，黄土瞬间液化导致低角度高速远程滑坡的发生。在遥感解译中，我们发现位于固原县西北约14km的石碑塬滑坡黄土液化的特征最为明显(图16)。该滑坡原始坡度非常缓，只有2°～5°，其滑动距离则达1 500m。图16显示滑坡表面呈排列整齐的波浪状，液化流动特征非常明显，是黄土液化的重要证据。

(a)滑坡全貌图

(b)局部波浪特征图16　石碑塬滑坡遥感影像特征 (影像来自Google Earth)

5结论

利用Googleearth遥感影像对海原地震Ⅸ度以上烈度区进行了滑坡解译，共识别滑坡1 000处，堰塞湖43处。实践证明，Googleearth是一种快速有效的历史地震滑坡编录工具。

海原地震滑坡主要集中分布在西吉县西南和海原县东南部两个集中分布区，其中西吉县集中分布区滑坡最多。统计分析表明，海原地震滑坡主要受高程、坡高、坡度、坡向等地形地貌参数的控制，受震中距离、地震烈度和发震断层距离等影响较小。大量低角度高速远程滑坡的存在主要是由于黄土液化的作用。

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StudyonGeologicalDisastersCausedbyHaiyuanM8.5Earthquakein1920BasedonGoogleEarth

LiWeile1,HuangRunqiu1,PeiXiangjun1，ZhangXiaochao1andZhangYuanming2

(1.State key Laboratory of Geo-hazard Prevention and Geo-environment Protection,

Chengdu University of Technology, Chengdu 610059, China;

2.Huadi Corporation of Gedogic Bureau of Sichuan, Chengdu 610081, China)

Abstract:A detailed and precise landslide inventory is an essential part of seismic landslide hazard assessment. Based on multisource high-precision satellite images provided by Google Earth, landslides in loess triggered by Haiyuan M8.5 earthquake in 1920 are interpreted in detail. A total of 1000 landslides are got from the interpretation, and the slip source zone and accumulation zone are circled by use of multiple deformation. The landslides mainly distributed in the southwest of Xiji County and the southeast of Haiyuan County. The statistical analysis results indicate that earthquake triggered landslide hazard is mainly influenced by elevation, slope height, slope, and landform parameters, and a large number of low angle high-speed distant landslides is mainly due to the effect of loess liquefaction.

Key words:Haiyuan earthquake; loess landslide; distribution pattern; Google Earth; liquefaction

doi:10.3969/j.issn.1000-811X.2015.02.006

中图分类号：P315.9; X4

文献标志码：A

文章编号：1000-811X(2015)02-0026-06

作者简介：李为乐(1982-)，男，安徽太湖人，博士研究生，副研究员，主要从事地质灾害遥感与GIS应用研究.E-mail:whylwl01@163.com

基金项目：国家自然科学基金青年基金(41202210)；国土资源部公益性行业专项(201211055)；中国地质调查局项目(1212011140005)

收稿日期:* 2014-10-22修回日期: 2014-12-04